Formation planétaire numérique sur architecture exascale

Numerical planet formation on exascale architectures

• Auteur / Autrice : Timothée David--Cléris
• Direction : Guillaume Laibe
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 24/09/2024
• Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Physique et Astrophysique de Lyon (Lyon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche Astrophysique de Lyon (1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Tremblin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Laibe, Pascal Tremblin, Geoffroy Lesur, Virginie Grandgirard, Anne Benoit, Isabelle Terrasse
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Geoffroy Lesur, Virginie Grandgirard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Calcul intensif (informatique)

Simulation par ordinateur

Astrophysique

Mots clés libres

Astrophysique

Simulation par ordinateur

Calcul Intensif (informatique)

Astrophysics

Numerical simulation

High-Peformance Computing

Résumé

Les simulations numériques sont essentielles à notre compréhension de la formation des étoiles et des planètes, qui impliquent des processus multi-physiques complexes, multi-échelles, hors d’équilibre et non-linéaires. Récemment, la puissance de calcul des supercalculateurs a fait un bond, atteignant l’exascale, soit un quintillion d’opérations par seconde. En principe, cette puissance permet de résoudre certaines questions cruciales concernant la formation des planètes grâce à des simulations ayant une précision sans précédent. Pour y parvenir, il est nécessaire de développer un code bas ́e sur des algorithmes capables de tirer parti de cette nouvelle puissance de calcul. Le but de cette thèse est de développer Shamrock, le premier code astro- physique à visée exascale multi-méthodes (particules ou grilles adaptatives). Le coeur de ce travail est l’adaptation et l’optimisation d’un algorithme binaire de recherche de voisins aléatoirement distribués, qui soit entièrement parallélisable sur les architecture utilisant des cartes graphiques. Dans sa version actuelle, Shamrock atteint une efficacité parallèle supérieure a` 90% pour un test de Sedov réalisé avec la méthode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) sur 1024 nœuds, permettant d’effectuer les premières simulations avec 65 milliards de particules en 7 secondes par pas de temps. Des développements complémentaires concernant l’implémentation d’autres processus physiques, ainsi que les tests de différents schémas et leur analyse mathématique seront également présentés.

Numerical simulations are essential to our understanding of star and planet formation. They imply processes being multi-physics, complex, multi-scale, out of equilibrium, and non linear. Recently, the computing power of supercomputer in- creased up to the exascale, namely a quintillion operations per seconds. In principle, this computing power makes it possible to resolve crucial questions about planet formation, thanks to simulations of unprecedented accuracy. To achieve this, it is necessary to develop code based on algorithms capable of taking advantage of this new computing power. The aim of this thesis is to develop Shamrock, the first astrophysical code with exascale multi-methods (particles or adaptive grids). The core of this work is the adaptation and optimization of a binary algorithm for finding randomly distributed neighbors, which is fully parallelizable on architectures using graphics cards. In its current version, Shamrock achieves a parallel efficiency of over 90% for a Sedov test performed with the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) method on 1024 nodes, enabling the first simulations with 65 billion particles to be carried out in 7 seconds per time step.